机器人视觉的应用

目录

1视觉传感器的应用

{1.1：视觉传感器在榴弹弹体图形识别检测系统上的应用

1.2:视觉传感器在汽车行业的应用

}

2：结论与展望

视觉传感器的应用

学号：200803120145 班级：机制一班姓名：刘仁仕

摘要：随着21 世纪的快速发展，视觉传感器在很多方面发挥了很重要的作用，本文选了了两方面对视觉传感器的进行了全面的阐述，一个是视觉传感器在榴弹弹体图形识别检测系统上的应用，二是在汽车行业中的应用。并对视觉传感器的未来进行了展望。

关键字：视觉传感器、应用

视觉传感的基本原理

光电传感器包含一个光传感元件，而视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。Banner 工程公司提供的部分视觉传感器能够捕获130 万像素。因此，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。

在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360 度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断。

1.1视觉传感器在榴弹弹体图形识别检测系统上的应用

一：概述

1. 榴弹弹体直径做为其很重要的技术指标，早期检测依赖人工或者机械检测，效率低，并且容易出错，不利于大批量、高速度、高可靠性的现代化生产；

2. 随着图像识别的理论技术和应用可靠性以及检测精度的大幅提高，此一现代化的图像检测和识别技术大量应用到军工和民用产品的生产领域，以崭新的检测方法实现以前无法达到的复杂的检测目的；

3. 美国邦纳工程国际有限公司（Banner Engineering）长期专业致力于高端光电检测和视觉检测技术研发和制造，是此行业的全球领跑者，此次应用邦纳的130万像素的视觉检测系统用于检测榴弹弹体直径，是美国邦纳的专业视觉系统工程师经过长期丰富的经验积累和周密理论计算，并根据项目的具体特征而设计的解决方案，我们有充分的理论和大量的实际应用实践数据依据来证明方案的可行性；

4. 邦纳视觉系统内置多种检测工具，以强大的软件功能以简单的打包组态的开发形式由专用开发软件设置并经下载到视觉控制器，即可完成所有的预设检测任务；和目前的一些视觉系统不一样的是邦纳视觉系统无须软件底层复杂的二次开发工作，因此开发快速，软件和硬件可靠性极高；

二：榴弹弹体检测内容

1. 设定以下约束检测条件：

l 检测对象是榴弹外观：

1，弹带部直径：合格品上下限：31mm-31.13mm。检测精度：正负0.015mm

2，定心部直径：合格品上下限：29.8mm-29.9 mm。检测精度：正负0.015mm

l 检测条件：

对象物状态：静止或运动

检测背景：背光源

系统检测现场有防爆要求

2. 检测结果：

当检测系统得到的检测数据，未达到给定合格品上下限或者精度要求，系统将由程序开发者定义一个显式的输出状态（比如输出继电器吸合）供其它系统或执行机构调用；系统的检测条件和检测过程可允许改变和实时监控。

三：系统总体解决方案：

1．根据对本次检测约束条件的理解，为了取得良好的检测效果，我们决定采用130万像素的高精度视觉产品并配合高稳定度平行背光源来完成检测任务。

2．将相机垂直安装在检测面的上方，背光源垂直于检测面下方，并使相机、被测物的检测面、光源保持在同一轴面，这样就可以利用直径检测工具精确的测量出弹带部和定心部的直径，并且可以配合防暴盒和防暴电缆可以达到防暴的环境要求

3．实现防爆环境说明：

现场检测环境要求视觉系统必须具有防爆功能，我们决定采用加装防爆盒和防爆电缆的方式来满足防爆环境的需要。

3.1 视觉传感器的防爆处理过程

在视觉传感器外边加一个密封防爆箱，防爆箱有一面选用同光率良好的防爆玻璃并使其与视觉传感器的镜头一面紧贴，这样既可以保证现场环境的防爆要求有可以确保视觉系统的拍照精度。

3.2 视觉传感器通信和供电电缆的防爆处理过程

由于通信和供电电缆和视觉传感器互相连接，并且没有防爆等级，故要用专用的具有防爆等级的电缆代替，我们可以将原有的电缆放在视觉传感器防爆盒内，然后用等芯的防爆电缆作转接处理，并将防爆电缆引出防爆盒的部分用防爆密闭接头作密封处理

3.3 光源的防爆处理

在光源外边加一个密封防爆箱，防爆箱有一面选用同光率良好的防爆玻璃并使其与光

源发光一面紧贴，这样既可以保证现场环境的防爆要求有可以确保光源光线的强度。3.4光源供电电缆的防爆处理过程

将原有的电缆放在光源防爆盒内，然后用等芯的防爆电缆作转接处理，并将防爆电缆引出防爆盒的部分用防爆密闭接头作密封处理

4.0 安装位置及检测说明

4.1 P4 1.3 50mm镜头13mm增倍镜50x50背光源

4.2 背光源由高亮度LED组成，构成面发光元件，LED上有半透明材料，形成稳定的平行光源供视觉系统采用；

4.3 调整发光面，使得被测面出现清晰可见的边沿，以得到高精度的检测结果；

4.4 调整镀膜的高精度的光学变焦镜头来获取最大视野，保证130万像素的最大利用率；选用背光源说明：

1、背光源是由密排的高亮LED组成，模拟面发光的效果，在密排LED灯上面半透明的塑料遮盖，让光线充满在背光光源壳体里面，形成稳定的光学环境。同时通过特制半透明的塑料片将多余的光线过滤发出类似平行光的光线。这种光学环境特别适合在物体的形状和尺寸的检测。

2、在测量尺寸的时候，我们把发光面收窄，让发光面稍大于被测物体，使得被测物体的侧面（如果被测物体表面非常光亮）不反光。这样，我们的被测物体的边缘将呈现出黑白分明的图像出来，达到精密测量的结果。

加装玻璃对于检测结果影响说明：

加装玻璃后不会对于检测的实际结果有什么影响。因为玻璃的通光率比较好，但是要注意以下方面：

A、我们要选用通光率较好的玻璃，这样保证有足够的照明强度。

B、要选用平整的玻璃，这样可以避免视像的变形。

5. 传感器结构特点：我们选用体积较小的一体式视觉传感器（镜头＋摄像头＋视觉处理器＋控制器），可以保证传输数据不受到外接EMI干扰,具有良好的EMC特性。

四：检测方案详细描述：

1. 榴弹弹体检测过程描述：

由于要对弹体的弹带部和定心部两个部分一周直径进行检测，并且弹体的定心部的尺寸比较长，所以要通过水平转动和上下移动视觉传感器来实现检测过程。

a、在视觉传感器和光源之间作联动处理，来保证上下移位时视觉传感器的拍照水准一致性；

b、当弹体到达检测工位时，机械部分给传感器一个触发拍照信号，检测弹带部和定心部

部分尺寸。然后水平转动弹体检测其他角度的直径，在每一次转动角度到位后，机械的转动装置发出一个触发信号给视觉传感器触发拍照（具体弹体的转动次数由客户的检测要求决定）。

C、上下移动弹体到余下的检测部分，并在移动到位后机械部分给传感器一个触发拍照信号来检测余下定心部尺寸的直径。然后水平转动弹体检测其他角度的直径，在每一次转动角度到位后，机械的转动装置发出一个触发信号给视觉传感器触发拍照（具体弹体的转动次数由客户的检测要求决定）。

1.1单次视觉系统检测过程描述：

1.1.1 由机械上安装的一个检测到位装置，触发视觉系统拍照；

1.1.2 视觉系统按照预先的设置，将标准图形和此次拍照得到的图形作对比，系统自动调整和平移坐标，调整到正确的检测位置得到图形检测标准位置；

1.1.3 按照预先的设置计算需要检测的目标数据；

1.1.4 将结果输出：开关量或者RS232接口数据或者是TCP/IP接口数据；

1.1.5 下次检测

整个检测周期不超过200毫秒

2. 视觉系统软件设置和调整过程

2.1 拍照后，调整曝光的参数，最终获得对比度最佳的图片

步骤1 拍照，得到高精度图形

2.2 设置定位工具，以得到测试基准数据

步骤2:设置定位工具

2.3 选用边沿工具，得到准确的榴弹检测位置的坐标

步骤3:设置边沿工具

2.4：选定测量工具：按照2.3设置的边沿得到被测直径

步骤4:设置测量工具

由于要测量两段直径所以选用2个测量工具

2.5 选定测试工具：根据测量工具的测试结果的数据，按照给定测量条件设定判断条件，以输出正确的测量结果到给定输出接口；

步骤5:设定测试工具1 (位置1判定)

2.6 启动视觉系统自动运行

步骤7:通过监视器观测到的运行状态；

步骤8:通过计算机专用软件监测所有实时运行数据；

此时的实际运行结果为：定心部：1037.7像素弹带部：1082.3像素

步骤9:运行时间，得到准确的检测时间周期，以满足快速检测的要求；

步骤10:调整旋转偏移角度，以弥补机械定位引发的角度误差，实现自动精确检测

五：结论和检测精度说明：

此次检测采用130万像素的视觉产品，其分辨率为1280X1024；

当横向视野范围为35mm时其物力稳定的检测精度：35mm/1280x1000=27.34375mm/像素，由于本视觉系统具有亚像素算法，最高4倍的采样速率,可以将物理精度提高4倍，所以实际稳定检测精度为：8微米/像素；

精度符合对方优于正负15微米检测精度要求；

实际检测周期最大200毫秒，符合优于10秒的检测时间要求；

亚像素测试说明：

这个图片是一张标准的黑白对比图例，我们在两种灰度的界面上，运用边缘定位工具可以轻易的观测由暗到亮的灰度变化。在这个检测中边缘变化点的坐标为（492，565），此时的采样速率为1。

被放大的图像，我们可以观测到每一个像素点的灰度变化。

采用4倍采样速率时，此检测的边缘定位坐标为（491.5，564）

通过选择不同的采样速率，可以提高检测精度。我们产品最高可以分辨出1/4个像素的精度。

（参考文献：https://www.sodocs.net/doc/bf8829208.html,/solutions/solution_detail.asp?solution_id=7288）

1.2视觉传感器在汽车行业的应用

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的测量、识别、分选和检查。例如微小工件尺寸的精确测量，工件装配的段差和间隙的测量，产品包装上的条码和字符识别等。它们可能具有以下一些特点：高速大批量检测、检测精度要求高、被测对象尺寸微小等。

在上述的这些情况下，利用人工无法连续稳定的进行检测；另外，每个人的判断标准不统一也导致检测结果的不一致。这时，人们开始考虑把利用相机镜头来代替人类视觉并结合图像处理技术来实现检测，于是形成了一门新学科----机器视觉。

目前从视觉系统的运行环境分类，主要分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。前者是基于个人计算机的视觉系统，由光源、CCD或CMOS相机、图像采集卡、图像处理软件以及一台PC机构成。软件一般完全或部分由用户直接开发，用户可针对特定应用开发适合自己的专用算法。

PLC-BASED系统（也称视觉传感器）是一种基于PLC的视觉系统，由光源、CCD/CMOS 相机、图像处理单元、监视器构成。图像处理单元独立出来，一般通过串/并行接口与PLC

交换数据，用户通过类似游戏手柄的装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载到系统中。此时，视觉系统的作用更像一个智能化的传感器。

下面主要以在汽车行业应用广泛的OMRON公司的视觉传感器为主，简要介绍一下视觉检测的基本原理以及目前在行业中的相关应用案例。

系统检测过程由以下几步组成：

1、相机将被摄取物体转换成图像信号，并传送到专用的图像处理单元

隔行扫描传输型摄像机的情况下，在传输1个画面时，图像信号将分开偶数半帧和奇数半帧输出，然后将两个半帧图像合并后便是全帧图像。

2、图像处理单元将图像的像素分布、亮度和颜色等信息，转变成数字化信号

处理方法有2值化处理和浓淡处理。前者指将从摄像机读入的256灰度的浓淡图像转换为白像素与黑像素（2值）后进行处理的方式。白像素为测量对象；后者指对从摄像机读入的256灰度的浓淡图像直接进行图像处理的方式。

保持浓淡的模拟量部分与2值化处理相比，理论上能得到高精度的稳定结果。

3、图像处理单元对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征

如：面积、长度、数量、位置等

4、图像处理单元根据用户预设的判断条件输出结果

如：尺寸、角度、偏移、合格/不合格、有/无等

5、上位机如PC或PLC实时获得检测结果后，指挥系统执行相应的控制动作

如：定位、分选。

在汽车行业针对不同的工艺情况，一般视觉系统都提供多种检测方法，使用者可以根据需要选择合适的检测方法。基本的检测方法包括以下几种：面积（检测零件有无，密封胶涂层），缺陷（检测注塑产品的缺陷和毛刺），重心和面积（机械手的定位），字符识别（检测车身打刻号码），边缘间距（检测传送链的拉伸量），边缘位置（检测安装螺栓的长度），灰度搜索（气门锁片压装检测），分类（混线生产时的车型检测）等等。

汽车行业近几年在中国迅猛发展，国际知名公司纷纷在中国设立工厂。在提高就业率的同时，也将先进的生产工艺，严格的质量控制观念带了进来。以丰田公司的焊装线为例就使用了10几套OMRON公司的视觉传感器，以这些传感器为基础建立起来的在线质量检测系统，实现了实时、100%的品质监管，减少了不可复原不良零件的数量，降低了成本；并通过存储的数据，可以清晰地把握品质变化的趋势、预防大批量不良品的产生。

例如下图对发动机舱在自动化焊接前的装配定位检查，左右共有8个装配孔需要检查（颜色相同为左右对称）。该系统使用4台F160视觉控制器连接8个相机，利用触摸屏显示实时数据。

视觉传感器不仅仅在质量监控方面起着举足轻重的地位，在设备的预防保全方面同样也有用武之地。例如在涂装/总装使用的输送链，经常因为链条的疲劳老化断裂而产生断链的故障，并且修复时间长严重影响生产。如果能对链条的拉伸变化量进行测量，就可以在疲劳断裂前进行更换，从而减少停机时间，降低成本；而视觉传感器正可以做到这一点！同时传感器的高速计测可以在输送链运行时作检测，根据存储的数据（OMRON视觉传感器F160视野为150mm的场合精度为0.3mm），维修人员作出保养维护计划。

可见在汽车的四大生产工艺冲压/焊装/涂装/总装的生产线上大量的视觉装置已经逐步应用起来。以前人们对视觉传感器有一种恐惧心理，认为其操作复杂，设定繁琐；其实现在厂商使用的都是菜单化操作，并将频繁使用的操作转化为控制器上的特定按钮，单触发就可

以完成菜单的转换。

随着汽车行业的竞争加剧，各厂家对产品的品质要求会更高，可以预见今后的机器视觉在汽

车行业在线品质检查中将占据主流！

（参考文献：https://www.sodocs.net/doc/bf8829208.html,/HezuoPage/gongkong.aspx?code=cheminfo&action=detail& type=Solution&infoId=9-AF18-00A098231CBC）

2、结论与展望

随着时代的进步视觉传感器，无论是在国防，工业生产，还是太空等等方面都发挥着越来越重要的作用，他的出现直接促进了人类向、人工智能，一体化转变，展望未来视觉传感器应向以下发面发展：

1、向高精度发展：

随着自动化生产程度的不断提高，对视觉传感器的要求也在不断提高，必须研制出具有灵敏度高、精确度高、响应速度快、互换性好的新型视觉传感器以确保生产自动化的可靠性。

2、向高可靠性、宽温度范围发展：

视觉传感器的可靠性直接影响到电子设备的抗干扰等性能，研制高可靠性、宽温度范围的传感器将是永久性的方向。提高温度范围历来是大课题，大部分传感器其工作范围都在-30℃～70℃，在军用系统中要求工作温度在-40℃～85℃范围，而汽车锅炉等场合要求传感器的温度要求更高，因此发展新兴材料（如陶瓷）的传感器将很有前途。

3、向微型化发展：

各种控制仪器设备的功能越来越大，要求各个部件体积能占位置越小越好，因而视觉传感器本身体积也是越小越好，这就要求发展新的材料及加工技术，目前利用硅材料制作的传感器体积已经很小。

4、向微功耗及无源化发展：

视觉传感器一般都是非电量向电量的转化，工作时离不开电源，在野外现场或远离电网的地方，往往是用电池供电或用太阳能等供电，开发微功耗的传感器及无源传感器是必然的发展方向，这样既可以节省能源又可以提高系统寿命。

5、向智能化数字化发展：

随着现代化的发展，视觉传感器的功能已突破传统的功能，其输出不再是一个单一的模拟信号（如0～10mV），而是经过微电脑处理好后的图像数字信号，有的甚至带有控制功能，这就是所说的数字图像传感器。

机器人视觉系统介绍

机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

机器人视觉传感技术及应用doc汇总

机器人视觉传感技术及应用 摘要：机器人视觉技术是指机器人工作时通过视觉传感器对环境物体获取视觉信息，让机器人识别物体来进行各种工作。本文介绍了机器人技术中所常用的视觉传感器的种类、结构。原理和功能。介绍了弧焊机器人视觉传感技术较为前沿的一些应用和研究，包括焊缝跟踪和获取熔池信息。简要说明了视觉技术在农业采摘机器人方面的应用。 关键词：机器人、视觉、弧焊、采摘机器人 1．绪论 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。 2. 机器人常用的视觉传感器 2.1光电二极管与光电转换器件 图2.1是pn型光电二级管的结构。如果让光子射入半导体的pn结边界耗尽层，就会激励起新的空穴。利用电场将空穴和电子分离到两侧，就可以的到与光子量成比例的反向电流。Pn型元件的优点是暗电流小，所以被广泛用于照度计和分广度计等测量装置中。

图2.1 pn型光电二极管结构 在高响应的发光二极管中pin结型与雪崩型。前者在pn结边界插入一个本征半导体i 层取代其耗尽层。给它施加反向偏压，可以减少结电容，获得高速响应；而后者是在pn结上加100伏左右的反向偏置电压产生强电场，激励载流子加速，与原子碰撞产生电子雪崩现象。这些高速型二极管的响应速度很快，能用于高速光通信等。 2.2 PSD PSD（Position Sensitive Detector，位置敏感探测器）是测定入射光位置的传感器，由发光二级管、表面电阻膜、电极组成。入射光产生的光电流通过电阻膜到达元件两端的电极，流入各个电极的电流与电阻值存在对应关系，而电阻值又与光的入射位置及到各个电极距离成比例，因此根据电流值就能检测到光入射的位置。PSD元件中有一维和二维两种，它们都具有高速性，但要注意入射到开口部分的散射光的影响。 2.3CCD图像传感器 电荷耦合器件（CCD：Charge Coupled Device）图像传感器是由多个光电二极管传送储存电荷的装置。它有多个MOS（Metal Oxide Semiconductor）结构的电极，电荷传送的方式是通过向其中一个电极上施加与众不同的电压，产生所谓的势阱，并顺序变更势阱来实现的。根据传送电荷需要的脉冲信号的个数，施加电压的方法有两相方式和三相方式。 CCD图像传感器有一维形式的，是将发光二极管和电荷传送部分一维排列制成的。此外还有二维形式的，它可以代替传统的硒化镉光导摄像管和氧化铅光电摄像管二维传感器。二维传感器属于水平和垂直传送电荷传感器，传送方式有行间传送、帧—行间传送、帧传送及全帧传送四种方式。 图2.2所示为行间传送方式，采取一维摄像区域（接收部分）与传送区域平行布置结构

FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 第一部分：视觉设定 (2) 第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (8) 应用范围：摄像头不安装在机器人上。

第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全 部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际 使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。 示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光

浅谈机器人视觉技术

浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知

FANUC机器人机器人视觉成像应用D

F A N U C机器人机器人视 觉成像应用D This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 应用范围：摄像头不安装在机器人上。 第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤： 1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该 全部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实 际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝 光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时， 中g=200左右。其他不要更改。 图二：标定示教点阵板。此时，只需要更改如下内容： 图三:标定示教点阵板需要做的设定 图四: 标定示教点阵板时，观察数据误差范围 设定完以上内容后，方可以移走示教用的点阵板。之前任何时候移动此示教板，都会造成错误！！ 图五（与图六为同一个页面，一个图上截屏不完整。此页只需要更改曝光时间。）图六（与图5是同一个页面）除了设定曝光时间外，什么都不要动。 图七：此图完成后，才可以做图6的set .ref.pos 在完成以上操作后，按照如下步骤示教机器人

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号

国内机器视觉的发展现状

国内机器视觉的发展现状 机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。 目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。 机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。 现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。 产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。

视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。 机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。 从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。 国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。 本文作者:大军闲谈

机器人视觉系统方案

机器人视觉系统 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC 命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的围。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。

一张图搞懂机器人视觉与机器视觉

机器人视觉与计算机视觉：有什么不同? By Alex 机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用…机器视觉?，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。 什么是机器人视觉(Robot Vision)？ 在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。 如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。 机器人视觉(Robot Vision)的“族谱” 机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关。如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。 族谱 信号处理(Signal Processing)

机器人视觉伺服系统的控制结构

机器人视觉伺服系统的控制结构 1 前言 对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。 视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。 2 视觉伺服系统的分类 视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题： 1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。 2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？ 按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。 按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。 3 视觉伺服系统的控制结构 3.1 基于位置的视觉伺服控制结构 在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5～6个自由度的机械臂作为摄

机器人视觉系统的组成及工作原理

机器人视觉系统的组成及工作原理 【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。 【关键词】CCD；视频数字；信号处理器 1.机器人视觉系统的硬件系统 1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成 (1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。 (2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。 (3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。 (4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机械手及其控制器。 1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成 (1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 (2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (3)机器人控制软件。 https://www.sodocs.net/doc/bf8829208.html,D原理 视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜，它构成一个电极，视频信号可从此电极上获得。一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上，它是一层由一些极小的球状体组成，球状的电阻反比于光的强度。在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网，它使电子枪发射出的电子减速，以接近于0的速度达到靶面。在正常工作时，将正电压加在屏幕的金属镀膜上。在无光照时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描靶内表面时，光敏层就成了一个电容器，其内表面具有负电荷，而另一面具有正电荷。光投射到靶层，它的电阻降低，使得电子向正电荷方向流动并与之中和。由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度，因此其效果是在靶表面上形成一幅图像，该图像与摄像管屏幕上的图像亮

机器人视觉伺服技术发展概况综述

机器人视觉伺服技术发展概况综述 目前，在全世界的制造业中，工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高，以及有关理论的日益完善，视觉伺服已具备实际应用的技术条件，相关的技术问题也成为当前研究的热点。 本文对机器人视觉伺服技术进行了综述，介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程和分类，重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对机器人视觉所涉及的前沿问题做了概括，并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。 机器人视觉伺服系统 视觉伺服的定义： 人类对于外部的信息获取大部分是通过眼睛获得的，千百年来人类一直梦想着能够制造出智能机器，这种智能机器首先具有人眼的功能，可以对外部世界进行认识和理解。人脑中有很多组织参与了视觉信息的处理，因而能够轻易的处理许多视觉问题，可是视觉认知作为一个过程，人类却知道的很少，从而造成了对智能机器的梦想一直难以实现。随着照相机技术的发展和计算机技术的出现，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，逐步形成了机器视觉学科和产业。所谓机器视觉，美国制造工程师协会(sme society of manufacturing engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(ria robotic industries association) 的自动化视觉分会给出的定义是： “机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

工业机器人视觉检测

项目一认识机器视觉系统 任务一连接视觉系统的周边设备 活动一连接相机 活动二连接光源 活动三连接手柄 活动四连接电源 活动五连接显示器 任务二调节相机 活动一调节相机 任务三调节光源 活动二调节光源 活动三操作手柄 任务三运行视觉软件 活动一运行软件 活动二修改语言 活动三创建一个新设定 任务四运行视觉系统的仿真 活动一安装软件 活动二注册图像 活动三运行仿真 任务五基恩士视觉与机器人通讯连接活动一确定本机通讯方式 活动二选择通讯方式 活动三通讯线安装 活动四连接通讯线 任务六基恩士与机器人通讯软件设置活动一进入通讯设置界面 活动二选择正确的通讯数据 活动三通讯测试 项目二基恩士视觉识别颜色

任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别颜色的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行 活动一两种颜色中确定所选颜色 活动二三种颜色中确定所选颜色 活动三四种颜色中确定两种所选的颜色项目三基恩士视觉识别大小 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别大小的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定判断值 活动四条件设定

任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置判断值 任务四在仿真中识别图像大小设置 活动一建立识别图像大小的仿真 活动二设置识别大小的仿真 活动三思考与原机的区别 任务五整体编程运行 活动一两种大小不同的工件进行选择 活动二三种不同大小的工件进行选择 活动三两种不同大小不同颜色的工件进行选择活动四三种不同大小不同颜色的工件进行选择项目四基恩士视觉识别形状 任务一进入新的设置 活动一创建新的设定窗口 活动二进入相机设定 活动三注册图像 任务二识别形状的窗口设定 活动一设定前的准备 活动二设定检测范围 活动三设定测量值 活动四条件设定 任务三输出设置 活动一选择通讯方式 活动二设置测量值 任务四机器人控制概述 活动一机器人视觉控制指令运行 活动二机器人运行控制指令运行 活动三机器人运行控制编程 任务五整体编程运行

机器人技术及其视觉论文.

课程名称: 机器人技术及视觉学院: 机电工程学院专业: 仪器仪表工程姓名: ** 学号:

0.引言 近年来，随着科学技术的发展，机器人的应用日趋广泛，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。”而移动机器人作为机器人学中的一个重要分支，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。 移动机器人融合运动控制与执行、动态决分析、感知环境等功能于一体。移动机器人是机电一体化技术与产品的典型代表，其涵盖了机械设计技术、电子技术、计算机技术、传感器技术、信息处理及自动化控制工程等多项技术，在科学技术领域较为活跃。由于科研人员对机器人的研究越来越深入，机器人的各项指标和要求逐步实现，其应用范围也愈加广泛，普遍应用于工、农、医、服务等民用领域，而且在防恐防暴、军事和外空探测等领域也到达不可替代的作用。 移动机器人可以在条件复杂的环境中工作，具有自主能力的机器人，集中了机械、电子。计算机等技术。机器人学是一门学科交叉的综合性学科，机器人技术在工业领域显得尤为重要，可以说现代的工业发展离不开机器人技术。基本的机器人由执行机构、控制系统、驱动装置、检测装置等四个主要的模块组成。 移动机器人在工业、农业、医疗、军事、服务等领域的价值不言而喻，而在外太空探测、海洋资源开发、核能开发等领域的应用前景极为明朗。机器人按应用的场合和性质不同主要分为民用机器人、工业机器人、军事机器人和探索机器人等四类。 2014年巴西世界杯，对于治安混乱的里约热内卢来说，赛事安全成为一大隐患。为了应对安保挑战，巴西政府一次性采购了30台iRobot公司生产的小型军用机器人Packbot（图1）用于安保工作。而在此之前，该军用机器人已在各地大批的服役，在爆炸物探测与清除、危险物质侦测、放射性和核侦查及危险物品处置等方面表现异常出色，拯救无数生命。 移动机器人的应用十分广泛，极大地解放劳动力，创造了更大的价值，如工厂的流水线。移动机器人在外太空探测时也是极为重要的。美国和前苏联的外太空探测机器人技术水平很高，这两个国家多次对月球表面进行了探测，如美国的Apollo号登月飞船和前苏联的Lunokhod探测车都登上了月球，出色的完成探测

机器人视觉知识汇总

机器人视觉知识汇总 到如今，中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象等国民经济各个行业。虽然机器视觉的成长速度非常快，但是还是有很多人对机器视觉并不了解，今天我们来了解下机器视觉。 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMO和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【机器视觉的优势】 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有： 【系统组成】 一个典型的机器视觉系统包括以下部分： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳的效果。光源可分为可见光和不可见光，常见的几种可见光源有白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不稳定。所以如何使光能在一定的程度上保持稳定，是目前急需解决的问题；另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按照照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向光照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装；结构光照明是将

机器人视觉算法-参考标准答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分ＣMＯS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCＤ照相机、图像处理单元(或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(HosｔComputer) 影像撷取卡(FｒameＧrabbｅr)与影像处理器影像摄影机CＣTV镜头显微镜头照明设备：Halogen光源LＥＤ光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LＣD 机构及控制系统 PLC、PC-Ｂasｅ控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：１.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程

基于机器视觉的智能导航机器人控制系统设计

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计 时间：2009-10-20 10:53:17 来源：国外电子元器件作者：张伟,鲁守银,谭林山东建筑大学 1 引言 移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域。于春和采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。付梦印等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。 这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。 2 导览机器人简介 导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心，引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。图1为智能导览机器人的总体结构框图。 3 导览机器人硬件设计 3．1 人工智能层硬件实现 考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。 3．1．1 控制协调层的硬件实现 机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应用特点。这里选用超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪，采集机器人周围环境信息，为机器人避障、路径规划提供帮助。利用ARM处理平台，通过RS－485总线驱动电机，驱动机器人行走。